真实网络中层次化主干的几何检测方法
物理与社会
2020-10-07 v3 社会与信息网络
摘要
层次结构渗透于真实网络的构造之中，其节点可根据不同特征进行排序。然而，网络远非树状结构，层次排序的检测仍具挑战，受小世界特性及大量环（尤其是聚类）的阻碍。在此，我们利用无向网络的几何表示，实现对层次的一种丰富解释，该解释整合了定义节点流行度及其间相似性的特征，使得节点与流行度较低的邻居越相似，该关系的层次负载就越高。几何方法使我们能在统一框架内度量节点与连边对层次的局部贡献。此外，我们提出一种连边过滤方法——相似性过滤器，能够提取层次主干，其所含连边表示相对于几何异质网络最大熵零模型的统计显著偏离。我们将几何方法应用于不同领域真实网络的相似性主干检测，发现主干在所有尺度上均保留局部拓扑特征。有趣的是，我们还发现相似性主干在社会困境的演化动力学建模中促进合作。
引用
@article{arxiv.2006.03207,
title = {Geometric detection of hierarchical backbones in real networks},
author = {Elisenda Ortiz and Guillermo García-Pérez and M. Ángeles Serrano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03207},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 5 figures. Supplementary material available as appendix